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光伏热斑AI精准诊断,极视角无人机算法重塑光伏场站巡检效率

发布日期:2025-05-06 11:51:59 浏览次数: 1531 作者:极视角
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光伏电站巡检迎来革命性变革,AI技术大幅提高效率和安全性。

核心内容:
1. 传统光伏电站巡检面临的人力和效率挑战
2. 极视角无人机与AI算法结合,突破巡检瓶颈
3. AI算法在多场景下的应用前景和行业赋能作用

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

在广袤的高原与山地,光伏电站正成为清洁能源的重要支柱。然而,随着装机容量的快速增长,传统巡检模式已难以满足运维需求:集中式电站分布于山地、沙漠等复杂地形,规模庞大且位置偏远;分布式电站分散于城乡各地,建设标准不一且信息互通困难。



面对动辄数万块组件构成的能源矩阵,依赖固定监控与人工排查的巡检方式逐渐暴露多重短板——人力成本居高不下、漏检风险难以规避、异常响应存在滞后,组件热斑、污渍遮挡等隐患可能引发发电效率损失甚至安全事故。


视角与行业某头部无人机企业展开深度合作,通过深度融合无人机的灵活机动性与AI视觉算法的精准分析能力,以定制化方案突破光伏热斑检测场景瓶颈,迭代场站运维效率。


无人机+AI光伏热斑检测


光伏热斑检测算法主要应用于光伏场站和分布式光伏场站,通过分析热成像(铁红模式)图像,在白天环境下对光伏板中的异常热斑进行识别与报警。

该算法能够有效检测出光伏板表面因故障或老化导致的条状斑、点状斑等热斑现象,并结合温度分布差异实时判定热斑位置及严重程度,同时可兼容可见光图像辅助检测其他表面缺陷(如裂纹、污渍),触发报警机制并将缺陷位置信息发送至监控调度中心,以辅助运维人员快速定位隐患,从而全面提升光伏系统运行安全性与效率。

△光伏板热斑检测算法
在多地实践中,该技术方案已显现显著应用价值。针对荒漠、沟壑、坡地等复杂地形场景,无人机与AI技术的深度融合有效破解了传统人工巡检盲区多、效率低的痛点。

通过"无人机+AI"协同作业模式,可在短时间内完成超大面积光伏电站热斑现象的精准巡查,巡检效率较传统方式提升5-10倍,尤其在人员难以抵达区域展现出独特技术优势。AI算法的深度应用更实现了巡检流程智能化升级,将人力从重复性劳动中解放,全面提升场站运营效能。


赋能光伏巡检多场景


伴随低空经济进入发展快车道,无人机与AI的深度融合正在重塑能源基础设施运维模式。除热斑检测场景之外,极视角「无人机光伏智能巡检系列算法」还覆盖对光伏板、人员、物体、环境等进行智能识别的20余种算法。多要素AI算法按需选择,自由组合应对复杂业务场景;标准视频流接口,算法兼容适配市场上多数机型;算法部署灵活,云边端均可部署。

光伏巡检

面向低空经济万亿级新蓝海,极视角依托领先的算法商城模式、1500余种AI视觉算法矩阵及覆盖百余个行业场景的实战积淀,为无人机产业提供全栈式技术赋能。


未来,极视角将在能源巡检、应急响应、公共服务等关键应用场景中拓展更多算法应用,实现更智能化、更高效率的运营体验,为构建“空天地一体化”低空经济服务体系注入创新动能

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